• 정보화연구
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• 제10권4호
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• pp.467-478
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• 2013

범정부 EA 정보를 활용하여 국가 및 개별기관 차원의 주요 성과가 대내 외적으로 나타나고 있는 현 시점에서 EA 서비스 및 성과에 대한 연구 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 '서비스로서의 EA'의 특징적 요소를 유형화하여 EA 서비스 성과모형을 개발하고, 성과모형을 구성하는 품질항목별 가중치 차이를 AHP 분석기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 이를 위해 EA 서비스 및 성과, 공공서비스 품질 관련 광범위한 이론적 연구와 논리적 추론과정을 통해 범용적인 서비스 측정 도구로 활용되고 있는 SERVQUAL을 적용한 EA 서비스 성과모형을 개발하였고, 모형을 구성하는 품질항목간 상대적 가중치를 산출하였다. 가중치 분석결과, EA담당자-EA정보-EA교육-EA정책/제도-EA운영시스템 순으로 중요도 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 이는 EA 성과향상을 위해서는 EA정책/제도 운영시스템과 같은 품질항목 보다는 EA담당자 정보 교육과 같은 품질항목을 비중 있게 관리해야 함을 보여주고 있으며, 본 연구는 서비스 품질 측정 평가 모델로 국내 외에서 각광 받고 있는 서브퀄 모형(SERVQUAL Model)에 공공부문 EA 서비스를 접목한 국내 최초의 연구로서 실무적 및 이론적으로 시사하는 바가 크다.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.243-251
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• 2012

본 논문은 온톨로지 기반의 임무공간 개념 모델링 체계인 한국형 임무공간 개념모델 (CMMSK:The Conceptual Models of the Mission Space-Korea)을 제안한다. 모델링과 시뮬레이션을 이용하면 실제 군사 훈련을 실행할 때 발생하는 시간, 공간 그리고 경제적인 비용을 크게 줄일 수 있다. CMMS-K는 국방 모델과 시뮬레이션의 상호운용성과 재사용성을 향상시키기 위해 개발되고 있다. CMMS-K의 구조는 한국 국방 환경을 기반으로 기존 국방 개념 모델링 체계를 참조하여 생성되었다. CMMS-K의 주요 구성요소는 도메인 온톨로지, 임무공간 모델 기술 언어, 임무공간 모델링 도구, 그리고 CMMS-K 관리 시스템이다. CMMS-K 도메인 온톨로지는 개체 및 과제 온톨로지로 구성된다. 본 논문은 CMMS-K 도메인 온톨로지에 대해서 자세히 기술하고 제안된 방법의 적용 가능성을 예제를 이용하여 평가한다.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.333-344
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• 2012

본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.

• 정보화연구
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• 제9권1호
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• pp.57-66
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• 2012

최근 모바일 콘텐츠 시장이 급속도로 성장하면서 다양한 모바일 기반의 애플리케이션들이 출시되고 있다. 하지만 모바일 기기들은 일반 컴퓨터와 비교하였을 때 화면의 크기 및 입력 방법 등과 같은 제약으로 최종 이용하고자 하는 콘텐츠까지 도달하는데 많은 노력과 시간이 소요된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 되어진 맞춤형 정보를 제공 하는 추천시스템이 필요하다. 본 연구에서는 스마트폰 기반의 사용자 정보추천 시스템을 제안한다. 정보의 필터링은 사용자 기반 협업 필터링을 이용하여 개인이 선호할 것이라 판단되는 정보를 예측하고 추천하였다. 이때 사용자 기반 협업필터링 과정에서 사용되는 유사도는 피어슨 상관계수를 가중치로 이용한 유클리디안 거리 기법의 유사도를 사용하였다. 성능 평가를 위해 음식점 추천 시나리오를 이용하였으며 이를 통해 제안 추천 시스템의 유용성을 보였다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.348-355
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• 2021

도로 포장에 널리 사용되는 아스팔트는 도로가 노출되는 환경에 따라 요구되는 물리적 특성이 상이하다. 이에 따라 첨가제의 배합에 따라 아스팔트가 어떤 물리적 특성을 나타내는지 평가하고 도로의 교통, 기후 환경에 맞추어 적절한 배합을 선택하는 것이 아스팔트 도로의 수명을 확보하기 위해 필수적이다. 아스팔트의 다양한 물리적 특성 중 소성변형에 대한 저항성을 측정하기 위해서는 Dynamic shear rheometer(DSR) 테스트를 주로 사용한다. 하지만 DSR 테스트는 실험 세팅에 따라 결과가 상이하고 특정 온도 범위 내에만 측정이 가능한 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 DSR 테스트의 단점을 극복하고자, Atomic force microscopy로부터 수집된 이미지를 학습하여 레올로지적 특성을 예측하고자 했다. 딥러닝 아키텍처 중 하나인 EfficientNet을 통해 이미지를 학습하였고 딥러닝 모델의 한계인 많은 데이터를 요구한다는 점을 극복하기 위해 전이학습을 이용하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델은 이종의 첨가제를 사용하였음에도 높은 정확도로 아스팔트 바인더의 레올로지적 특성을 예측하였다. 특히, 전이학습을 사용하지 않았을 때와 비교하여 빠르게 학습이 가능했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.151-160
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• 2019

EPC 회사들이 해외에서 계속 사업을 운영하기 위해서는 위험이 더 이상 피할 수있는 것이 아니라 관리 대상이된다는 것이 점점 더 분명 해지고 있다. 입찰 단계에서 입찰 패키지 내의 요구 사항, 사양 및 프로젝트 광고 항목을 자세히 조사하여 비용 초과를 방지하기 위해 다양한 위험 요소를 분석해야한다. 그러나 막대한 양의 입찰 서류를 검토하는 것은 시간이 많이 걸리고 노동 집약적이며 쉬운 작업이 아니며 자동화 된 정보 기술이 도움이 될 수 있다. 이 연구에서는 짧은 시간에 방대한 양의 문서를보다 효과적으로 분석하고 적용 할 수있는 Watson AI 기반의 ITB 분석 모델을 구축하였다. AI 기반 ITB 위험 관리 모델 연구, 학습 절차 및 분석 대상 선택, 성능 평가 기준을 위한 Watson Explorer AI 아키텍처의 구성을 정의하고 시험 연구를 수행하기위한 테스트 베드를 구축하였다. 결과적으로 분석 시간 단축의 효과와 전문가의 결과 및 VOC 운영 품질을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1216-1227
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• 2019

본 논문에서는 IoT 서비스 개발 과정에서 효율적인 IoT 애플리케이션 테스팅이 가능하도록 지원하는 도구인 TITAN(Tool for IoT ApplicatioN testing)을 제안한다. TITAN은 IoT 서비스 개발자가 개발 중인 애플리케이션 로직을 테스팅 하는 데 필요한 물리적 환경 및 사용자 행동에 제약받지 않고, 개발 환경에서 애플리케이션 실행 및 확인이 가능하도록 고안되었다. 개발자는 TITAN을 이용하여 개발 과정에서 반복적인 테스팅에 소모되는 시간과 노력을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 TITAN의 시스템 아키텍처와 현재까지 구현된 프로토타입을 제시한다. 또한 소규모 유저 스터디를 통해 TITAN의 유용성과 사용성을 평가한다. 유저 스터디 참가자들은 TITAN의 유용성에 대해 긍정적으로 생각하였다. 마지막으로 현재 연구의 한계와 향후 연구 방향에 대해서 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.1-7
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• 2021

본 논문에서는 Hybrid CDN/P2P 구조를 기반으로 최적화된 미디어 데이터 탐색과 전송을 수행하며 사용자의 요청 가능성 예측을 통한 선별적 저장을 통해 사용자로의 끊김없는 데이터 전송과 불필요한 트래픽의 감소를 가능하게 한다. 또한 전송지연 및 패킷 손실의 가능성을 최소화하여 실시간으로 미디어를 활용할 수 있도록 하는 새로운 미디어 관리 기법을 제안한다. 이를 위해 각 미디어를 논리적인 세그먼트로 나누어 구성하고 각 세그먼트에 대한 가중치를 지속적으로 계산하며 계산된 가중치에 따라 세그먼트 데이터의 저장 여부를 결정하도록 한다. 또한 네트워크상에 산재되어 있는 컴퓨팅 노드들을 거리에 따라 지역적 그룹으로 지정하고 해당 그룹 내에서 저장 공간을 효율적으로 공유하고 활용하도록 한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 수행된 실험을 통해 제안하는 방식이 기존의 방법들에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 도출되는 것을 확인하였으며 이는 전송과정에서 발생되는 초기 지연시간 감소와 끊김 없는 전송 모두를 가능하게 할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1700-1709
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• 2019

최근, 선박의 안전항해를 지원하기 위한 시스템(서비스)의 개발을 위해 여러 연구가 진행되고 있으며, 이들 연구에서는 개발한 시스템의 유용성 검증 및 효과도 평가에 공통적인 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DEVS 형식론 기반 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션 기법을 제안한다. 선행연구에 이어 국제해상충돌예방규칙과 관련된 내용을 분석 및 도출하여 의사결정을 위한 항해사 및 조타수 에이전트를 모델링하고, 실제 선박의 운동특성을 반영하기 위한 추정 및 보간 기법을 제안한다. 또한, 설계한 내용을 반영하여 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위한 다섯 가지 충돌회피 시나리오를 개발한다. 그 후, 각 시나리오에 따른 시뮬레이션을 수행하고 결과를 재구성하여 제시한다. 이를 통해 시뮬레이션 아키텍처 내에서 선박 구성요소 및 에이전트 모델이 유기적으로 결합하여 충돌회피 의사결정 및 항해 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.205-216
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• 2022

딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.